bjt 前两天我在微博上发了句牢骚，可以参考一下： [data] 要会技术（统计、机器学习、可视化、最优化），要懂市场（营销，产品，客户行为，渠道），要懂沟通（同事协同，上级汇报，对外呈现），工具要熟练（SQL、Excel、SAS、ppt），公司战略还要懂点，没准还要带团队，要懂管理……。OMG，我在说什么，不是MBA，是数据挖掘专家 [/data] 那个SAS是我违心地放上去的～～
frank230 回复 第8楼 的 sxw：ｏｍｇ 同是新手，不过人家刘老大话都说到这个份上了，还能是几本书就能解决问题的吗？ 上面的东西只能是 日常不断积累，统计学 R语言编程 机器算法 人工智能 数据挖掘 数据可视化 任何一个领域都有牛逼的不得了的经典书籍， 你光是把 论坛上推荐的一些 关于R的书看完就够你好好消化的了，里面有各种我上面提到的知识，做数据分析师，学习就是一辈子的事情。
bjt 对，上面各位说的都非常正确。要看好自己以后的发展方向，比如数据分析师和算法工程师都是和数据打交道，但职位的要求就差异非常大。看看自己喜欢的JD挺好的。 当然不管做什么，持续性的学习是一定的，尤其是在数据领域。近几年，数据相关职位呈指数级增长态势，需求量越来越大。这主要原因就是因为企业积攒的数据量越来越多（数量，类型等），如果没有持续的学习是无法适应数据需求的剧烈变化的。 单单针对于数据分析的话，可以参看CRAN上的Task Views。上面有详细的分类，比如针对于社会学、计量经济、实验设计、空间统计、心理学、最优化、机器学习、生存分析等多，那把针对自己领域的所有包都看过一遍，懂得如何使用，那肯定就没问题了。当然我也知道，开始的时候会比较痛苦，毕竟太多的东西要看，而且可能只有英文的资料。但还好有统计之都这个学习的环境，比如在主站可以看到大家在研究些什么前沿的东西；在论坛可以讨论一些具体的技术细节；人大DMC还有数据挖掘小组定期会活动（对外开放，昨天我刚刚去讲过“客户流失挖掘预警R语言实战”）；每年还会有R语言会议，各行各业的同行会齐聚一堂，探讨学术和行业应用。太多的学习机会了。 还有数据分析也不一定完全的局限于R语言这儿，其实SAS、SPSS还是有很多不错的案例（当然也都可以在R中实现），只是我个人觉得他们那边已经相对冷清很多。 还有上面提到的绘图，我也推荐ggplot2，它是根据 Grammar of Graphics这本书开发的包，此书是统计绘图的九阴真经，拜这个山头肯定是没错的[s:11]
linjuemin1911 回复 第13楼 的 刘思喆：刘老大,能否将你的那个“客户流失挖掘预警R语言实战”讲座课件发给我一份, 或者给个提纲之类的我拜读下,对这块比较有兴趣.我在南京,去参加讲座有点远啊
